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基于计数器数据分解的RMC全堆燃耗计算研究

梁金刚 丘意书 王侃 柴晓明 强胜龙

梁金刚, 丘意书, 王侃, 柴晓明, 强胜龙. 基于计数器数据分解的RMC全堆燃耗计算研究[J]. 核动力工程, 2014, 35(S2): 231-234. doi: 10.13832/j.jnpe.2014.S2.0231
引用本文: 梁金刚, 丘意书, 王侃, 柴晓明, 强胜龙. 基于计数器数据分解的RMC全堆燃耗计算研究[J]. 核动力工程, 2014, 35(S2): 231-234. doi: 10.13832/j.jnpe.2014.S2.0231
Liang Jingang, Qiu Yishu, Wang Kan, Chai Xiaoming, Qiang Shenglong. Research of Full Core Burnup Calculations Based on Tally Data Decomposition in RMC[J]. Nuclear Power Engineering, 2014, 35(S2): 231-234. doi: 10.13832/j.jnpe.2014.S2.0231
Citation: Liang Jingang, Qiu Yishu, Wang Kan, Chai Xiaoming, Qiang Shenglong. Research of Full Core Burnup Calculations Based on Tally Data Decomposition in RMC[J]. Nuclear Power Engineering, 2014, 35(S2): 231-234. doi: 10.13832/j.jnpe.2014.S2.0231

基于计数器数据分解的RMC全堆燃耗计算研究

doi: 10.13832/j.jnpe.2014.S2.0231
详细信息
    作者简介:

    梁金刚(1989—),男,在读博士研究生,现主要从事反应堆物理计算方法的研究工作

  • 中图分类号: TL32

Research of Full Core Burnup Calculations Based on Tally Data Decomposition in RMC

  • 摘要: 内存不足是蒙特卡罗方法大规模输运模拟的关键问题。对于反应堆燃耗分析,需在输运过程中统计大量反应截面数据,计算机内存限制了燃耗计算规模。本文基于反应堆蒙特卡罗程序(RMC),利用数据分解方法对计数器数据并行存储,并与点燃耗并行耦合,实现计数器数据分解和燃耗数据分解的综合并行方法。对全堆基准题进行数值测试,结果表明综合并行方法可明显降低计算内存,验证了数据分解对蒙特卡罗大规模燃耗分析的有效性。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2014-10-20
  • 修回日期:  2014-12-25
  • 网络出版日期:  2025-02-15

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